Маркетинг на основе данных
Изображение: Andrey_Popov/shutterstock.com
Маркетинг на основе данных, или data-driven-маркетинг, — это способ построения маркетинговой стратегии не на предположениях, а на фактах и данных. По данным агентства Adweek, 77% маркетологов уверены, что принятие решений должно основываться на цифрах.
О том, зачем нужен data-driven маркетинг, какие метрики и сервисы используются, рассказывает Артем Акулов, основатель и руководитель агентства контекстной рекламы «Лира».
Что такое маркетинг на основе данных?
Суть data-driven-маркетинга заключается в сборе данных из различных источников — поисковых систем, сайтов, социальных сетей, email-рассылок, чат-ботов и т.д. — и последующем анализе этих данных.
Маркетинг на основе данных позволяет:
- делать прогнозы;
- изучать целевую аудиторию и рынок;
- выбирать эффективные каналы коммуникации;
- оптимизировать рекламный бюджет;
- улучшать взаимодействие с потенциальными клиентами и многое другое.
С данными, как правило, работает несколько человек: ИТ-специалист отвечает за техническую сторону (например, занимается интеграцией сервиса сквозной аналитики с рекламными кабинетами), аналитик обрабатывает данные и визуализирует их, а маркетолог предлагает маркетинговые активности и отслеживает результаты.
Преимущества и недостатки
Рассмотрим преимущества и недостатки маркетинга на основе данных.
Преимущества
Повышение эффективности рекламных кампаний. Data-driven подход позволяет оптимизировать маркетинговые кампании за счет использования актуальных данных.
Пример. Запускается рекламная кампания по продаже спортивной одежды, реклама показывается широкой аудитории. После анализа показателей маркетологи обнаруживают, что основные покупатели одежды — женщины в возрасте 25–35 лет, которые занимаются бегом или йогой. Опираясь на эту информацию, маркетологи перераспределяют бюджет, сузив таргетинг и создав отдельные рекламные объявления, ориентированные на эту аудиторию. Они меняют креативы — добавляют изображения и тексты, которые резонируют с интересами ЦА, и запускают кампанию в утренние часы, когда целевая аудитория чаще всего занимается спортом и проявляет активность в сети.
Снижение рисков. Одно из ключевых преимуществ использования данных — это возможность прогнозировать будущее развитие рынка и корректировать стратегии. Проще оценивать потенциал новых продуктов или услуг, выявлять тенденции и изменять курс развития, опираясь на фактическую информацию, а не на догадки.
Быстрое реагирование на изменения рынка. Компании, опирающиеся на данные, могут быстрее адаптироваться к изменениям. Применение подхода data-driven позволяет оперативно отслеживать изменения в поведении аудитории, реакции на маркетинговые кампании и действия конкурентов.
Недостатки
Необходимы ресурсы на интерпретацию цифр. Данные нужно анализировать, и для этой задачи потребуются специалисты, деньги и время.
Data-driven не подойдет молодым компаниям — данных будет недостаточно для достоверного анализа.
Метрики
Выбор ключевых показателей эффективности — важный этап внедрения data-driven стратегии.
- ROI (Return on Investment). Коэффициент окупаемости инвестиций. Отвечает на вопрос «Есть ли прибыль после всех расходов на маркетинговую кампанию?».
- CR (Conversion Rate). Позволяет отследить процент пользователей, которые совершили целевое действие на сайте.
- CPA (Cost Per Action). Показатель помогает рассчитать стоимость целевого действия.
- CAC (Customer Acquisition Cost). Сумма, которая требуется для привлечения одного клиента.
- LTV (Lifetime Value). Это прибыль, которую компания получает от взаимодействия с одним клиентом за все время использования продукта. Если показатель CAC больше показателя LTV, значит, затраты на привлечение клиента больше, чем прибыль от него. В этом случае следует пересмотреть маркетинговую стратегию.
- CPC (Cost Per Click). Цена, которую компания платит за один клик пользователя по рекламному объявлению.
- MRR (Monthly Recurring Revenue). Позволяет рассчитать чистую прибыль за один месяц. Эту метрику используют SaaS-сервисы и компании, работающие по модели подписки.
- CRR (Customer Retention Rate). Показывает, насколько хорошо компания удерживает клиентов.
- Churn Rate. Процент клиентов, отказавшихся от продукта или услуги за определенный период времени.
- CSAT (Customer Satisfaction Score). Показатель удовлетворенности клиентов после взаимодействия с компанией.
Это неполный список метрик — все зависит от типа бизнеса. Например, интернет-магазинам также следует обращать внимание на SCA (Shopping Cart Abandonment) — процент брошенных корзин. Высокий показатель может говорить о том, что какой-то из методов оплаты не работает, или пользователи на этапе оплаты сталкиваются со слишком высокими ценами за доставку.
Где собирать и анализировать данные
Ниже — три популярных мощных инструмента для отслеживания метрик и получения инсайтов.
Google Analytics 4
Бесплатный сервис аналитики от Google с множеством возможностей. Позволяет одновременно собирать статистику по сайтам и приложениям Android/iOS.
Яндекс.Метрика
С помощью Яндекс.Метрика можно изучить поведение пользователей на сайте и оценить эффективность каналов привлечения. Сервис бесплатный.
Ahrefs
Полезный веб-сервис для анализа сайтов, отслеживания обратных ссылок, ключевых слов, трафика. Инструмент платный — от $129 в месяц при помесячной оплате. В России работает с VPN.
Кейс: маркетинг на основе данных в контекстной рекламе
Оптимизация контекстной рекламы невозможна без анализа данных и построения гипотез. Приведу пример из кейса нашего Fintech клиента, которому мы помогали расширяться на немецкий рынок с помощью Google Ads.
Прежде чем принять решение о том, использовать ли широкое соответствие, мы провели A/B-тестирование через инструмент «Эксперименты» в Google Ads.
Типы соответствия ключевых слов. Источник: Google Ads
В кампании А было примерно 60 ключевых слов с модификатором широкого соответствия. В кампании B — те же ключевые слова, но первые 6 из них (по кликам и CR) были переведены в широкое соответствие. Целевая цена за конверсию и стратегия назначения ставок (tCPA) остались прежними.
Результат: в кампании B — на 37% больше конверсий, уменьшилась цена за конверсию на 28%, и коэффициент конверсии повысился на 2 процентных пункта. Итог эксперимента показал, что стоит переводить ключевые слова в широкое соответствие.
Это решение позволило нашему клиенту достичь амбициозной цели на немецком рынке. К концу отчетного периода стало ясно, что около 85% лидов пришло по ключевым словам с широким соответствием.
Вывод
Данные играют ключевую роль в создании точной и действенной маркетинговой стратегии. Подход, основанный на глубоком анализе данных, значительно превосходит стратегии, построенные на интуиции или личных догадках.
Внедрение data-driven подхода также предоставляет конкурентное преимущество, поскольку маркетинговые решения на основе данных помогают выявлять скрытые тенденции, предсказывать поведение потребителей и своевременно корректировать стратегии.
Опубликовано 27.09.2024
